КИБЕРНЕТИКА

Расстановка ударений: КИБЕРНЕ`ТИКА

КИБЕРНЕТИКА [от греч. χυβερνητιχη (τεχνη) - искусство управления] - наука, изучающая математич. методами общие закономерности процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Под управлением в К. понимается целенаправленное воздействие на сложную динамич. систему, благодаря к-рому последняя движется к нек-рому заданному состоянию (цель управления) и достигает его путём соответствующих воздействий на внешнюю среду и перестроек своей внутренней структуры (программа управления).

К. сформировалась в конце 40-х гг. 20 в. как обобщение итогов исследования процессов управления в автоматич. устройствах и живых организмах, а также процессов передачи сообщений в различных системах связи (см. лит. к ст., 23). Осн. разделы К. - теория информации, теория автоматов и теория программирования.

Любая кибернетич. система характеризуется наличием объединённых каналами связи органов: а) восприятия информации о состоянии системы и внешней среды (датчики); б) переработки этой информации в соответствии с нек-рой программой (управляющее устройство); в) исполнения команд управляющего органа (объекты управления). Так, например, у человека в качестве датчиков могут рассматриваться органы чувств; управляющего устройства - мозг; управляемых объектов - мышцы и внутренние органы, а каналом связи служат нервная и гуморальная системы.

Процессы и системы, изучаемые К., имеют ряд черт, присущих также деятельности, поведению и обучению человека. В частности, обучение и воспитание могут рассматриваться как регулирование развития личности уч-ся путём целенаправленного управления их деятельностью и поведением. Следует сразу подчеркнуть, что такая трактовка ни в коем случае не исчерпывает сущности и содержания обучения и воспитания. Она выделяет, абстрагирует лишь один аспект этих процессов. Но это открывает в принципе возможность использования понятий и методов К. для моделирования и исследования нек-рых сторон пед. и психолого-пед. процессов.

Многие явления, связанные с обучением и воспитанием, могут в принципе рассматриваться как процессы восприятия, преобразования и передачи информации. Исходя из этого, нек-рые исследователи предприняли попытки интерпретировать указанные явления в основных понятиях теории информации и, соответственно, использовать для изучения пед. явлений математич. методы и модели, выработанные этой наукой (10, 20). Анализируя процесс обучения, они рассматривают учителя, книгу, наглядное пособие как источники информации, а уч-ся - как её приёмников. Слова, изображения, действия, формулы, схемы, воспринимаемые уч-ся, рассматриваются как сигналы, кодирующие передаваемую информацию, а само восприятие и осмысливание - как её декодирование и перекодирование.

При такой интерпретации проблема улучшения методов изложения уч. материала выступает как задача его оптимального кодирования. Приёмы, обеспечивающие активное и сознательное восприятие уч. материала, рассматриваются как способы его декодирования и борьбы с помехами, искажающими информацию. Посильность обучения трактуется как такое дозирование уч. материала, при к-ром количество информации, подлежащей усвоению, соответствует пропускной способности уч-ся.

Однако современное математич. определение информации значительно уже, чем реальное психологич. и социальное содержание этого понятия. Это определение учитывает только объективную вероятность соответствующих сообщений и совершенно игнорирует их смысл и ценность. Так, напр., формулировка научного закона и объявление о репертуаре кинотеатров, правильный и ошибочный ответы ученика, отрывок из сочинения семиклассника и из философского трактата - с формальной точки зрения будут содержать одинаковое количество информации, коль скоро в них будет одинаковое количество букв (и все они сформулированы в соответствии с нормами нек-рого языка). Это резко ограничивает область применения совр. методов теории информации для исследования и описания пед. явлений. Практически оно оказывается возможным лишь для таких простейших видов обучения, к-рые осуществляются на основе отбора правильных решений из нек-рого ограниченного числа возможных альтернатив с помощью ряда последовательных проб или проверок. Напр., лабораторные работы по качественному химич. анализу, по отысканию неисправностей в электросхемах и машинном оборудовании, упражнения на выбор правильной грамматич. формы или категории из нескольких предложенных и т. п. (10, 11, 20).

В общем случае запоминание, переработка и применение человеком информации теснейшим образом связаны с её оценкой и осмысливанием. С этой точки зрения все предпринятые до сих пор попытки теоретикоинформационной трактовки пед. процессов ещё малоэффективны. Большой интерес для педагогики имеет поэтому наметившийся в теории информации в последние годы семантич. подход, к-рый ставит целью выработку количественных методов оценки смысла и ценности сообщений (3, 8, 16, 20). Однако проводимые в этом направлении исследования находятся лишь в самой начальной стадии и не дали ещё сколько-нибудь удовлетворительных результатов.

Общность функциональной структуры кибернетич. процессов позволяет предположить, что элементы управления, имеющие место при обучении и воспитании, могут быть в принципе описаны и исследованы при помощи понятий и методов теории автоматич. регулирования и абстрактных автоматов. Ряд исследований показывает, что, пользуясь понятиями и методами указанных наук, можно осуществить в нек-рых случаях объективное количественное изучение различных видов трудовой деятельности, а также процессов обучения человека соответствующим её видам. Например, можно получить объективные количественные характеристики хода трудового обучения, его скорости и успешности, оценки эффективности применяемых систем обучения и упражнений и т. д. (10, 12, 25). Аналогичные попытки описания явлений обучения и поведения в терминах теории абстрактных автоматов привели к созданию ряда интересных математич. моделей нек-рых видов познавательных и поведенч. процессов [математич. модели формирования условных рефлексов, восприятий, понятий, мыслительных операций, целесообразного поведения и др. (2, 4, 5, 8, 13, 17, 19, 24)].

Общее во всех этих моделях - стремление авторов описать структуру переработки информации при осуществлении тех или иных видов научения с помощью нек-рой системы формальных преобразований. Таким образом, при описанном подходе речь идёт о конструировании алгоритмов переработки информации при её усвоении и использовании человеком в процессе познания, деятельности и обучения (алгоритмом в математике называют систему предписаний, к-рая исчерпывающе описывает виды и последовательность операций, необходимых для решения определённого класса задач). Общие методы для этой цели дают теория алгоритмов и математич. логика (1, 8, 13). Предпринят ряд попыток применить указанные методы для практич. целей описания и анализа логич. структуры уч. материала, а также операционной структуры процесса обучения и уч. деятельности уч-ся (6, 10, 11). Давая общую оценку всем перечисленным попыткам, следует подчеркнуть принципиальные ограничения, присущие изложенным методам. Являясь формально-логическими, они позволяют описывать лишь такие стороны процессов восприятия, осмысливания, усвоения и применения уч-ся информации, к-рые связаны с логич. её переработкой.

Определённый интерес представляют опыты по моделированию различных видов обучения на универсальных электронных вычислительных машинах (ЭВМ). Сюда относятся опыты по моделированию на ЭВМ процессов образования условных рефлексов, обучения распознаванию осмысленных фраз и др. (6, 9). Особенный интерес для педагогики представляют опыты по моделированию на ЭВМ самого пед. процесса по схеме "учитель - ученик". В ходе этих опытов машина, анализируя ответы ученика, составляет себе представление об индивидуальных особенностях усвоения им тех или иных вопросов темы и на этой основе выбирает для него ту или иную систему уч. заданий, преподнесения уч. материала и т. д. (9, 21).

Следует также отметить работы по моделированию на ЭВМ определённых видов интеллектуальной деятельности человека: решения мыслительных задач, ассоциативной памяти, создания музыки, писания стихов, доказательства геометрич. теорем, игры в шахматы и др. (15). Значение всех этих работ заключается в том, что схематизированное воспроизведение определённых сторон обучения, поведения и интеллектуальной деятельности в моделях позволяет выявить алгоритмы и количественные характеристики указанных видов деятельности, необходимые для решения многих пед. проблем. При этом несовпадение поведения модели с поведением человека в аналогичных ситуациях сразу опровергает соответствующую гипотезу. Совпадение же, хотя оно и не может служить окончательным доказательством истинности гипотезы, повышает вероятность того, что она справедлива, и открывает пути к дальнейшим её уточнениям и экспериментальным проверкам на соответствующих моделях в новых, более сложных ситуациях. Вместе с тем следует отметить, что на современном этапе удаётся построить такие модели лишь для нек-рых, весьма элементарных видов деятельности. Причём это моделирование осуществляется в чрезвычайно схематизированной и упрощённой форме. Нек-рые авторы отмечают возможность использования методов теории программирования для математич. решения основной пед. задачи - выбора наилучших решений и способов действия, возможных в данной пед. ситуации (10, 22). Одну из попыток в этом направлении представляют обучающие системы Г. Паска, в к-рых формирование индивидуальной методики обучения для каждого ученика осуществляется методами теории игр. Машина в процессе общения с уч-ся вырабатывает нек-рую оптимальную стратегию, обеспечивающую наибольшее число правильных ответов при минимальном времени обучения (8, 22).

Кибернетический подход к пед. процессам открывает также ряд возможностей для их совершенствования путём создания принципиально новых, более эффективных средств обучения, автоматизирующих нек-рые функции педагога (22). (См. Программированное обучение, Обучающие машины). Особо перспективным в этом отношении представляется использование самоорганизующихся и "обучающихся" кибернетич. устройств, способных отыскивать и формировать оптимальные стратегии обучения в ходе общения с учеником и на основе опыта своей обучающей деятельности (6).

Следует подчеркнуть, что внедрение обучающих устройств отнюдь не снижает роли учителя в пед. процессе, а тем более не может иметь своей целью его вытеснение. Освобождая педагога от механич., автоматизируемой части его деятельности (повторение, тренировка, проверка работ уч-ся и т. п.), они позволяют ему сосредоточиться на собственно творч. стороне пед. процесса - программировании обучения, анализе и совершенствовании его методов и организационных форм, на развитии творч. способностей уч-ся, воспитательной работе и др. Однако существенным препятствием на пути широкого применения автоматич. обучающих устройств в их совр. виде является их неспособность к смысловому анализу содержания ответа уч-ся. В связи с этим область применения обучающих машин ограничивается пока кругом вопросов, требующих однозначного ответа. По-видимому, это ограничение будет в дальнейшем преодолено по мере развития кибернетич. устройств, способных приходить на основе самообучения к распознаванию зрительных и словесных образов, классификации понятий и отношений путём обобщающей, абстрагирующей, конкретизирующей и ассоциативной деятельности (6).

Кибернетические обучающие устройства имеют большое будущее - как средства пед. исследования. Моделируя те или иные способы, то или иное содержание и ход обучения и регистрируя результаты, полученные при обучении уч-ся таким путём, эти машины позволяют накоплять статистич. данные об эффективности различных уч. программ и систем обучения в строго контролируемых и стабилизированных условиях. Они позволяют, т. обр., регулировать переменные факторы, участвующие в пед. эксперименте в такой степени, к-рая невозможна для живых исполнителей, обязательно вносящих в обучение свою индивидуальность.

Исключительное быстродействие ЭВМ позволяет обрабатывать большие потоки числовых данных и проделывать над ними громадное количество математич. операций. Это создаёт возможность для математич. исследования общих закономерностей пед. явлений и процессов на базе огромного фактич. материала. При этом может быть учтено любое количество участвующих в исследовании факторов с любой желаемой степенью приближения (см. Математические методы исследования).

Разработка вопросов применения К. в педагогике находится на самой первоначальной стадии. Пока речь идёт скорее о намётке перспектив применения К. в педагогике, чем об оценке конкретных достигнутых результатов. Но уже сейчас очевидно, что применение кибернетич. методов в педагогике имеет свои чёткие пределы. Оно целесообразно и оправдано лишь при соблюдении следующих условий: а) формально-логич. и математич. анализ неразрывно сочетается с содержательным психолого-пед. исследованием соответствующих явлений в их конкретной биологич. и социальной специфике и опирается на такое исследование; б) конструируемые схемы и модели отображают действительно существенные стороны и связи изучаемых видов пед. процессов; в) эти схемы и модели дают возможность для объективного количественного и структурного исследования и описания соответствующих явлений обучения и воспитания; г) при интерпретации результатов, полученных путём такого исследования, строго учитываются ограниченность исходных схем и моделей, область их применения, выделенные в них аспекты и стороны реального многогранного учебно-воспитательного процесса.

Лит.: 1. Беркли Э., Символическая логика и разумные машины, пер. с англ., М., 1961; 2. Брайнес С. Н., Напалков А. В., Свечинский В. Б., Нейрокибернетика, М., 1962; 3. Бриллюен Л., Наука и теория информации, пер. с англ., М., 1960; 4. Буш Р., Мостеллер Ф., Стохастические модели обучаемости, пер. с англ., М., 1962; 5. Гаазе-Рапопорт М. Г., Автоматы и живые организмы, М., 1961; 6. Глушков В., Кибернетика и педагогика, "Наука и жизнь", 1964, № 1; 7. Голдман С., Теория информации, пер. с англ., М., 1957; 8. Джордж Ф., Мозг как вычислительная машина, пер. с англ., М., 1963; 9. Ивахненко А. Г., Самообучающиеся системы с положительными обратными связями, К., 1963; 10. Ительсон Л. Б., Математические и кибернетические методы в педагогике, М., 1964; 11. Ланда Л. Н., Опыт применения математической логики и теории информации к некоторым проблемам обучения, "Вопр. психологии", 1962, № 2; 12. Ломов Б. Ф., Человек и техника, Л., 1963; 13. Ляпунов А. А., О некоторых общих вопросах кибернетики, "Проблемы кибернетики", 1958, № 1; 14. Программированное обучение и кибернетические обучающие машины, сб. статей, под ред. А. И. Шестакова, М., 1963; 15. Теплов Л., Очерки о кибернетике, 2 изд., М., 1963; 16. Харкевич А., О ценности информации, "Проблемы кибернетики", 1960, № 4; 17. Эшби У. Р., Конструкция мозга, пер. с англ., М., 1964; 18. его же, Введение в кибернетику, пер. с англ., М., 1959; 19. Греневский Г., Кибернетика без математики, пер. с польск., М., 1964; 20. Frank Н., Kybernetische Grundlagen der Pädagogik, Baden-Baden - P., 1962; 21. Lumsdain A., Glaser R. (eds), Teaching machines and programmed learning, Wash., 1960; 22. Stolurov L. M., Teaching by machine, Wash., 1962; 23. Винеp H., Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине, пер. с англ., М., 1958; 24. Кибернетику на службу коммунизму. Сб. статей. Под ред. А. И. Берга, т. 1, М.-Л., 1961; 25. Ombredane А., Раvergе J. M., L'analyse du travail. Facteur d'economie humaine et de productivity, P., 1955.

Л. Б. Ителъсон. Баку.

Источники:

1. Педагогическая энциклопедия/Глав. ред. И. А. Каиров и Ф. Н. Петров. т. 2. - М.: Советская энциклопедия, 1965. - 912 с. с илл., 5 л. илл.